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  • tensorflow利用预训练模型进行目标检测(四):检测中的精度问题以及evaluation

    一、tensorflow提供的evaluation

    Inference and evaluation on the Open Images dataset:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/oid_inference_and_evaluation.md

    该链接中详细介绍了如何针对Open Images dataset数据集进行inference和evaluation,按照此教程,在models/research目录下新建oid文件夹,并将数据集以及验证集下载并放在此文件夹下。后续可能不会用到,待删除。

    tensorflow提供的官方detection demo可参考:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb

    但是后来发现在~/rdshare/detection/detection/py的脚本中,检测结果中有类别,目标框的位置等,可据此计算map,recall等,所以没有继续根据上边的链接继续做。

    二、自主计算

    在~/rdshare/detection/detection/py脚本中,通过 boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0') 可获得目标框的坐标。print之后结果如下

    结果中应该是两个物体的坐标。

    然后参考https://blog.csdn.net/qq_17550379/article/details/79875784 中的代码,可以计算map

    def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False):
        if use_07_metric:
            # 11 point metric
            ap = 0.
            for t in np.arange(0., 1.1, 0.1):
                if np.sum(rec >= t) == 0:
                    p = 0
                else:
                    p = np.max(prec[rec >= t])
                ap = ap + p / 11.
        else:
            mrec = np.concatenate(([0.], rec, [1.]))
            mpre = np.concatenate(([0.], prec, [0.]))
            for i in range(mpre.size - 1, 0, -1):
                mpre[i - 1] = np.maximum(mpre[i - 1], mpre[i])
            i = np.where(mrec[1:] != mrec[:-1])[0]
            ap = np.sum((mrec[i + 1] - mrec[i]) * mpre[i + 1])
        return ap
    View Code

    另外可参考的链接

    https://blog.csdn.net/ziliwangmoe/article/details/81415943

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/37910324

    本论文中可考虑不用maP,只计算目标是否出现等方式,或者用yolo做ground truth。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/vactor/p/10039008.html
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